Lassen Sie uns die wichtigsten Unterschiede zwischen parallelem und verteilter Computing und ihrer Auswirkungen auf die Skalierbarkeit aufschlüsseln.
Parallel Computing
* Definition: Eine Art von Computer, bei der mehrere Prozessoren oder Kerne in einem einzelnen Maschinen Arbeiten Sie gleichzeitig an verschiedenen Teilen des gleichen Problems. Der Fokus liegt auf der Verringerung der Zeit, die benötigt wird, um ein Problem zu lösen, indem die Arbeitsbelastung geteilt wird.
* Schlüsselmerkmale:
* Shared Memory (typischerweise): Parallele Systeme verwenden häufig den gemeinsamen Speicher, was bedeutet, dass alle Prozessoren auf denselben Speicherplatz zugreifen können. Dies ermöglicht eine einfache Datenaustausch und Kommunikation zwischen Prozessoren. Der gemeinsame Speicher kann jedoch ein Engpass sein.
* enge Kopplung: Prozessoren sind eng gekoppelt, was bedeutet, dass sie häufig kommunizieren und eine geringe Latenz aufweisen.
* homogene Umgebung (normalerweise): Die Prozessoren sind in Bezug auf Architektur und Fähigkeiten häufig ähnlich oder identisch.
* einzelnes Betriebssystem: Läuft normalerweise auf einer einzigen Instanz eines Betriebssystems.
* Ort: Physisch in der Nähe voneinander gelegen, oft innerhalb desselben Computers oder Racks.
* Beispiele:
* Multicore -Prozessoren in Ihrem Desktop -Computer.
* GPUs (Grafikverarbeitungseinheiten) für wissenschaftliche Simulationen oder maschinelles Lernen.
* Shared-Memory-Multiprozessor-Server.
verteiltes Computer
* Definition: Eine Art von Computing, bei der mehrere unabhängige Computer (Knoten oder Maschinen) mit einer gemeinsamen Aufgabe oder einer Reihe von Aufgaben zusammenarbeiten. Diese Maschinen sind physisch getrennt und kommunizieren über ein Netzwerk.
* Schlüsselmerkmale:
* Verteilter Speicher: Jeder Computer (Knoten) hat seinen eigenen privaten Speicherplatz. Die Daten müssen explizit zwischen Knoten unter Verwendung eines Nachrichtenübergangs übertragen werden.
* Lose Kupplung: Knoten sind locker gekoppelt, was bedeutet, dass sie weniger häufig kommunizieren und eine höhere Latenz im Vergleich zu parallelen Systemen aufweisen können.
* heterogene Umgebung (oft): Knoten können in Bezug auf Hardware, Betriebssysteme und Netzwerkkonnektivität unterschiedlich sein.
* Mehrere Betriebssysteme: Jeder Knoten führt typischerweise eine eigene Instanz eines Betriebssystems aus.
* Ort: Geografisch verteilt kann sich in einem Raum, einem Gebäude oder sogar in der Welt befinden.
* Beispiele:
* Cloud Computing -Plattformen (AWS, Azure, Google Cloud).
* Cluster Computing (Gruppen vernetzter Computer, die zusammenarbeiten).
* Grid Computing (geografisch verteilte Ressourcen).
* Peer-to-Peer-Netzwerke.
Schlüsselunterschiede zusammengefasst:
| Feature | Parallele Computing | Verteiltes Computing |
| --------------------- | -------------------------------- | ----------------------------------------------------------
| Prozessoren | Mehrere Kerne innerhalb einer einzelnen Maschine | Mehrere unabhängige Maschinen (Knoten) |
| Speicher | Shared Memory (typisch) | Verteilter Speicher (jeder Knoten hat seinen eigenen) |
| Kopplung | Enge Kupplung | Lose Kupplung |
| Position | Nahe Nähe | Geografisch verteilt |
| Kommunikation | Shared Speicherzugriff oder Nachrichtenübergabe | Nachrichtenübergabe (Netzwerkkommunikation) |
| Homogenität | Normalerweise homogen | Oft heterogen |
| Betriebssystem | Einzelinstanz | Mehrere Instanzen |
Einfluss auf die Skalierbarkeit
* Parallel Computing Skalierbarkeit:
* begrenzt durch die Anzahl der Kerne/Prozessoren in einer einzelnen Maschine: Sie sind letztendlich durch die physischen Einschränkungen der Maschine eingeschränkt. Wenn Sie die Skalierung in der Regel mit mehr Kernen kaufen, können Sie leistungsfähigere Hardware kaufen, die sehr teuer werden können.
* Geteilter Speicher Engpass: Mit zunehmender Anzahl der Prozessoren kann der Streit um gemeinsames Gedächtnis zu einem erheblichen Engpass werden und die Skalierbarkeit einschränken. Techniken wie Caching und NUMA (ungleichmäßiger Speicherzugriff) können dazu beitragen, dies zu mildern.
* Amdahls Gesetz: Das Amdahls Gesetz besagt, dass die Beschleunigung eines Programms mit mehreren Prozessoren durch den Anteil des Programms eingeschränkt wird, das parallelisiert werden kann. Wenn ein erheblicher Teil des Programms von Natur aus sequentiell ist, hat das Hinzufügen weiterer Prozessoren eine sinkende Renditen.
* gut für: Berechnend intensive Aufgaben, die leicht in kleinere, unabhängige Aufgaben unterteilt werden können und für gemeinsame Speicherarchitekturen gut geeignet sind.
* Verteilte Computerskalierbarkeit:
* horizontal skalierbar: Sie können dem System problemlos mehr Knoten hinzufügen, um seine Verarbeitungsleistung zu erhöhen. Dies wird oft als "Skalierung" bezeichnet.
* Fehlertoleranz: Wenn ein Knoten fehlschlägt, kann das System weiter funktionieren, sofern die Workload an andere Knoten umverteilt werden kann.
* behandelt große Datensätze: Gut geeignet für die Verarbeitung und Speicherung von massiven Datensätzen, die unpraktisch für eine einzelne Maschine wären.
* Netzwerklatenz: Die Kommunikation zwischen Knoten über das Netzwerk führt zu einer Latenz, die die Leistung einschränken kann, insbesondere für Anwendungen, die einen häufigen Datenaustausch erfordern. Strategien wie die Datenlokalität (Verarbeitungsdaten in der Nähe der Spülung) sind von entscheidender Bedeutung.
* Komplexität: Verteilte Systeme sind aufgrund von Problemen wie Datenkonsistenz, Fehlertoleranz und Sicherheit komplexer, um zu entwerfen, zu implementieren und zu verwalten.
* gut für: Anwendungen, die in unabhängige Aufgaben unterteilt werden können, die auf verschiedenen Maschinen wie Webservern, Datenverarbeitungspipelines und groß angelegten Simulationen ausgeführt werden können.
Kinos:
* Paralleles Computer priorisiert Geschwindigkeit und Effizienz innerhalb einer einzelnen Maschine. Die Skalierbarkeit wird durch Hardwarebeschränkungen und gemeinsame Speicher Engpässe eingeschränkt.
* Verteilter Computer priorisiert die Skalierung, um größere Workloads und Datenvolumina mit inhärenter Fehlertoleranz zu verarbeiten. Die Skalierbarkeit wird durch Netzwerklatenz und die Komplexität der Verwaltung eines verteilten Systems begrenzt.
Die Wahl zwischen parallelem und verteiltem Computer hängt stark von dem spezifischen Problem ab, das Sie zu lösen versuchen, die verfügbaren Ressourcen und das erforderliche Maß an Skalierbarkeit und Fehlertoleranz. Oft werden hybride Ansätze verwendet, wodurch die parallele Verarbeitung innerhalb jedes Knotens eines verteilten Systems kombiniert wird.
